Détecter les défauts de fabrication additive en temps réel
Un échantillon de fabrication additive métallique produit à l’aide d’une approche d’apprentissage automatique en combinaison avec l’imagerie par rayons X synchrotron operando. Crédit : Photo de Tom Cogill pour UVA Engineering
Une équipe de recherche dirigée par Tao Sun, professeur agrégé de science et d’ingénierie des matériaux à l’Université de Virginie, a fait de nouvelles découvertes qui peuvent étendre la fabrication additive dans l’aérospatiale et d’autres industries qui dépendent de pièces métalliques solides.
Leur article évalué par des pairs a été publié le 6 janvier 2023 dans Science. Il aborde le problème de la détection de la formation de pores en trou de serrure, l’un des principaux défauts d’une technique de fabrication additive courante appelée fusion sur lit de poudre laser, ou LPBF.
Introduit dans les années 1990, LPBF utilise de la poudre métallique et des lasers pour imprimer des pièces métalliques en 3D. Mais les défauts de porosité restent un défi pour les applications sensibles à la fatigue comme les ailes d’avion. Une certaine porosité est associée à des dépressions de vapeur profondes et étroites qui sont les trous de serrure.
La formation et la taille du trou de serrure sont fonction de la puissance laser et de la vitesse de balayage, ainsi que de la capacité des matériaux à absorber l’énergie laser. Si les parois du trou de serrure sont stables, cela améliore l’absorption laser du matériau environnant et améliore l’efficacité de la fabrication au laser. Si, toutefois, les parois sont bancales ou s’effondrent, le matériau se solidifie autour du trou de la serrure, emprisonnant la poche d’air à l’intérieur de la couche de matériau nouvellement formée. Cela rend le matériau plus fragile et plus susceptible de se fissurer sous le stress environnemental.
Sun et son équipe, y compris le professeur de science et d’ingénierie des matériaux Anthony Rollett de l’Université Carnegie Mellon et le professeur de génie mécanique Lianyi Chen de l’Université du Wisconsin-Madison, ont développé une approche pour détecter le moment exact où un pore en trou de serrure se forme pendant le processus d’impression.
« En intégrant l’imagerie par rayons X synchrotron operando, l’imagerie proche infrarouge et l’apprentissage automatique, notre approche peut capturer la signature thermique unique associée à la génération de pores en trou de serrure avec une résolution temporelle inférieure à la milliseconde et un taux de prédiction de 100 % », a déclaré Sun.
En développant leur méthode de détection de trou de serrure en temps réel, les chercheurs ont également amélioré la manière dont un outil de pointe – l’imagerie par rayons X synchrotron operando – peut être utilisé. En utilisant l’apprentissage automatique, ils ont également découvert deux modes d’oscillation en trou de serrure.
« Nos résultats font non seulement progresser la recherche sur la fabrication additive, mais ils peuvent également servir à étendre l’utilisation commerciale du LPBF pour la fabrication de pièces métalliques », a déclaré Rollett. Rollet est également co-directeur du NextManufacturing Center de la CMU.
« La porosité des pièces métalliques reste un obstacle majeur à une adoption plus large de la technique LPBF dans certaines industries. La porosité en trou de serrure est le type de défaut le plus difficile en matière de détection en temps réel à l’aide de capteurs à l’échelle du laboratoire, car elle se produit de manière stochastique sous la surface », a déclaré Sun m’a dit. « Notre approche fournit une solution viable pour la détection haute fidélité et haute résolution de la génération de pores en trou de serrure qui peut être facilement appliquée dans de nombreux scénarios de fabrication additive. »
